kunihik0827 https://blog.hatena.ne.jp/kunihik0827/ AKARI Tech Blog https://tech.akariinc.co.jp/ 論文解説 AI・機械学習 LLM Python AI Agent こんにちは！ 今週はDXソリューション事業本部 Devグループ マネージャーの小倉が担当します！ LLMに長文を与えると、精度が低下するケースをよく見かけますよね。 今回は、そうした長文に対しても推論精度を維持しやすい手法である「RLMs（Recursive Language Models）」について紹介します！ 対象の論文 Recursive Language Models 1. サマリ 2. 背景：Context Rot（コンテキスト劣化）とタスク複雑性 3. 技術詳解：Recursive Language Models (RLM) の構造 3.1 REPL（Read-Eval-Print… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftech.akariinc.co.jp%2Fentry%2F2026%2F04%2F01%2F185441" title="【論文解説】ロングコンテキストでも高い精度で処理が可能なRecursive Language Models (RLMs)について紹介 - AKARI Tech Blog" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/a/akariinc/20260401/20260401184742.png Hatena Blog https://hatena.blog 2026-04-01 18:54:41 rich https://tech.akariinc.co.jp/entry/2026/04/01/185441 1.0 100%